使用類似數組中的數據過濾3D陣列

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我有兩個3-D數組，其中一個包含數據，另一個包含元數據。所述元數據是日期簽名，所以可以與產生的示例如下：使用類似數組中的數據過濾3D陣列

datamatrix <- array(data = c(rep(0,9), rep(0,9),(sample(0:100, 9)/1000), (sample(30:50, 9)/100), (sample(70:80,9)/100), (sample(30:50,9)/100), rep(0,9), rep(0,9)), dim = c(3,3,8)) 
timematrix <- array(data = c(sample(1:20), sample(30:50, 9), sample(70:90, 9), sample(110:130,9), sample(150:170,9), sample(190:210,9), sample(230:250,9), sample(260:280,9)), dim = c(3,3,8))

我希望構造充滿來自第一矩陣（datamatrix）的數據的新的3D陣列和一堆NA的使得在datamatrix元件i在最終workingdata 3D陣列，像這樣落入相應的日期（從相應的元數據中timematrix導出）：

workingdata <- array(data = NA, 
       dim = c(3,3,365)) 

for (i in 1:length(datamatrix)){ 
    location <- i 
    locationguide <- location%%9 
    locationfinal <- locationguide%%3 
    if (locationfinal == 0){ 
    a <- 3 
    b <- 3 
    } 
    if (locationfinal == 1){ 
    a <- 1 
    b <- 1 
    } 
    if (locationfinal == 2){ 
    a <- 1 
    b <- 2 
    } 
    if (locationfinal == 3){ 
    a <- 1 
    b <- 3 
    } 
    if (locationfinal == 4){ 
    a <- 2 
    b <- 1 
    } 
    if (locationfinal == 5){ 
    a <- 2 
    b <- 2 
    } 
    if (locationfinal == 6){ 
     a <- 2 
     b <- 3 
     } 
    if (locationfinal == 7){ 
    a <- 3 
    b <- 1 
    } 
    if (locationfinal == 8){ 
    a <- 3 
    b <- 2 
    } 
    value <- datamatrix[i] 
    day <- timematrix[i] 
    workingdata[a,b,day] <- datamatrix[i] 
}

我正在使用該數據集是千寬列的和equ長度非常長。當前的方法可以完成這項工作，但是在實際的數據中會永久使用for循環，並且由於所需的if全部都需要，所以編碼會很荒謬。有沒有人知道一個更好的方法來過濾這樣的數據？

對於我想要的觀衆友好的理念，從ESRI最佳的圖像概括起來： http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/space-time-pattern-mining/GUID-42A31756-6518-41E9-A900-2C892AF4023A-web.png

我每天，在觀察拍攝的z維時間，一個塊在z軸上落入其適當的行中，但仍保留在x和y維度的原始位置。

來源

2016-07-24 Trynaplot

所以'datamatrix'和'timematrix'是數組？ – Axeman

我不太確定你的'if'語句系列中的啓發式。也許你可以詳細說明一下？ – shayaa

爲什麼'timematrix'中有'0'？ 'workingdata'是否從第0天開始，在第1行開始？ – Axeman

我不確定你的for循環究竟在做什麼，它可能不會完全做你正在做的事情。不確定。例如，檢查((1:30)%%9)%%3的結果。

但是，從您的問題描述，你可能想要做這樣的事情：

workingdata <- array(data = NA, dim = c(3,3,365)) 
for (i in 1:dim(datamatrix)[1]) { 
    for (j in 1:dim(datamatrix)[1]) { 
    workingdata[i, j, timematrix[i, j, ]] <- datamatrix[i, j, ] 
    } 
}

請注意，這不會因爲當你有天，在您的timematrix0（如在工作你的示例數據），因爲R有1個索引。

來源

2016-07-24 20:05:09 Axeman

謝謝！這是一個比我的例子更加優雅的方法，這導致了我的問題的關鍵：如何在沒有'for'循環的情況下做到這一點？他們顯然效率低下，我的實際數據集非常龐大... – Trynaplot

對於有效的工具（data.frames好得多），R中的數組有點痛苦，但是你可以看一下'？plyr :: aaply'。 – Axeman

太好了，謝謝一幫斧頭 – Trynaplot

最終的答案：斧頭兵的解決方案工作在3個維度具有以下方法：

workingdata <- array(data = NA, dim = c(3,3,365)) 

for (i in 1:dim(datamatrix)[1]) { 
    for (j in 1:dim(datamatrix)[2]) { 
    for(k in 1:dim(datamatrix)[3]){ 
     workingdata[i, j, timematrix[i, j, k]] <- datamatrix[i, j, k] 
    } 
    } 
}

來源

2016-07-25 17:21:40 Trynaplot

使用類似數組中的數據過濾3D陣列

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